面向 AI 增强混合关键性边缘应用的可靠、时序可预测异构 SoC
硬件体系结构
2025-02-27 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
下一代面向机器人、汽车和航天领域的混合关键性系统级芯片（SoC）必须执行混合关键性 AI 增强的传感器处理和控制工作负载，确保在资源共享于非关键任务的前提下，关键任务的可靠执行和时序可预测性，同时还需适配低于 2W 的功耗预算。为解决这些多维挑战，本文提出一种 16nm 工艺的可靠、时序可预测的异构 SoC，集成多个可编程加速器。在 1.2W 功耗预算内，该 SoC 集成了软件可配置的硬件 IP，以确保对共享资源（如片上总线和存储系统）的可预测访问，实现对关键应用执行时间的紧致上界。为加速混合精度的关键 AI 任务，SoC 集成了实现 304.9 GOPS 峰值性能、1.6 TOPS/W 能效的可靠多核加速器。非关键、计算密集型浮点工作负载由双核向量簇加速，实现 121.8 GFLOPS 于 1.1 TFLOPS/W 和 106.8 GFLOPS/mm2。
引用
@article{arxiv.2502.18953,
title = {A Reliable, Time-Predictable Heterogeneous SoC for AI-Enhanced Mixed-Criticality Edge Applications},
author = {Angelo Garofalo and Alessandro Ottaviano and Matteo Perotti and Thomas Benz and Yvan Tortorella and Robert Balas and Michael Rogenmoser and Chi Zhang and Luca Bertaccini and Nils Wistoff and Maicol Ciani and Cyril Koenig and Mattia Sinigaglia and Luca Valente and Paul Scheffler and Manuel Eggimann and Matheus Cavalcante and Francesco Restuccia and Alessandro Biondi and Francesco Conti and Frank K. Gurkaynak and Davide Rossi and Luca Benini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18953},
year = {2025}
}